本文研究的是基于贪心算法的黄山景区旅游路线优化设计，目的是为了在有限的时间内，推荐一条能够让游客满意度最高的旅游路线。黄山景区的景点众多且分布分散，因此，传统的旅游路线推荐方法往往无法满足游客的个性化需求，即游览更多的景点，同时考虑到时间和金钱上的预算。为了解决这一问题，作者提出了一个基于游客满意度最大化的旅游路线优化模型，并采用了贪心算法来求解最优旅游路线。 文章通过研究背景部分介绍了黄山景区的基本情况，强调了根据不同游客的个性化需求推荐旅游线路的重要性。现有文献的不足之处在于未能全面考虑游客的时间预算、资金预算、身体状况等多方面约束条件。与以往研究不同，本文不仅考虑了游客的时间和预算，还加入了精力消耗的考虑，这使得推荐的路线更加个性化和实际。 在模型建立部分，文章提出了一系列的假设条件，以便于进行模型的简化和量化分析。这些假设条件包括游客的资源（时间、预算、精力）有限并且可以量化，游客对景点的偏好可以通过分值来量化，景区的交通情况会影响游客的精力消耗和通行时间等。通过这些假设，文章将游客偏好、金钱预算和精力等因素引入到模型中，并且利用贪心算法来模拟计算出使得游客满意度最高的游览路线。 文章的模型假设部分提出了对贪心算法的使用，通过对景点的游览时间和精力消耗进行量化，从而得到了一种新的指标W。这一指标是基于对时间、精力和金钱的加权求和计算得出的。作者强调了精力的主观性，并提出了精力的计算方法，即在游客在景点间的移动过程中，将精力消耗值转化为定量分析，并对不同类型游客人群给予不同的初始值。 在模型的求解部分，文章详细描述了使用贪婪算法对旅游路线进行优化的步骤。通过贪心算法在每个游览日中生成当日的游览路线。接着，提出单位权满意度的概念，通过满意度值与边的权值之间的关系来判断最佳路线。最终，通过动态规划方法来解决这一问题，找出一条在各种约束条件下游客满意度最高的游览路线。 文章还提到了通过查询相连景点之间的游客步行时间和游览时间，结合景点间的高程、直线距离和路程来量化游客的精力。此外，文章还指出了游客的精力值可以根据年龄体能不同给予不同的初始值，并且在模型中还考虑了金钱和精力在不同路线上的影响权重。 文章指出了模型的局限性，比如未考虑天气变化、突发事件等因素，以及旅游时间受限于景区开放时间。但是，总体而言，该模型提供了一种新的旅游路线优化方法，它不仅能够个性化地满足游客的需求，还能够在实际中被应用和检验。 本文提出的基于贪心算法的黄山景区旅游路线优化设计，是一个综合性解决方案，它通过引入多属性评价机制和多约束条件下的贪心算法，有效地优化了游客在黄山景区的旅游路线。这种算法不仅提高了游客的满意度，还能在有限的时间和预算内，使得游客获得最佳的旅游体验。

《基于SpringBoot的旅游路线规划系统源码及数据库解析》 在现代信息技术的推动下，旅游行业也逐渐向数字化、智能化转型。一个优秀的旅游路线规划系统可以为用户提供便捷的旅行规划服务，帮助他们轻松制定出行计划。本系统是基于SpringBoot框架开发的，集成了Java技术，提供了一个完整的解决方案，包括数据库设计、源代码实现和相关文档，具有高度的实用性和可扩展性。 SpringBoot是Spring框架的一种简化版，它通过预配置和自动配置的方式，降低了Spring应用的初始化复杂度，使得开发者能够更专注于业务逻辑。在本项目中，SpringBoot作为核心开发框架，负责处理HTTP请求、数据持久化以及服务的注册与发现。 数据库设计是系统的重要组成部分，用于存储和管理用户信息、路线信息、预订记录等数据。在本项目中，数据库可能包含了用户表（User）、旅游路线表（TravelRoute）、景点表（ScenicSpot）等关键实体，每个表都有相应的属性字段，如用户ID、用户名、密码，路线ID、路线名称、描述，景点ID、景点名称、位置等。这样的设计有利于数据的组织和查询，便于系统高效地进行信息检索和处理。 源码实现部分，主要涉及以下几个方面： 1. 用户模块：实现用户注册、登录、个人信息管理等功能，通常会涉及到身份验证和授权机制，如JWT（JSON Web Tokens）。 2. 路线规划模块：根据用户需求推荐旅游路线，可能采用算法如贪心算法或遗传算法来优化路线。 3. 景点信息模块：展示景点详情，包括图片、简介、开放时间等，可能需要与外部API集成获取实时信息。 4. 预订服务模块：处理用户的路线预订请求，包括支付接口的集成，订单状态的跟踪。 此外，项目还包含文档部分，这些文档可能包括设计文档、需求分析、技术实现细节等，有助于理解系统的整体架构和功能实现，同时也是项目维护和升级的重要参考资料。 值得注意的是，由于这是一个毕业设计项目，它不仅体现了开发者的编程技能，还展示了他们的项目管理和团队协作能力。获得老师的高度认可，说明该系统在功能实现、用户体验以及代码质量上都达到了一定的标准。 总结来说，这个基于SpringBoot的旅游路线规划系统是Java开发的一个实例，充分展示了SpringBoot在Web应用开发中的优势。其数据库设计和源码实现为学习者提供了实践案例，对于理解SpringBoot应用开发、数据库设计以及旅游行业的信息化管理具有很高的参考价值。通过这个项目，开发者可以学习到如何构建一个完整的、可运行的在线旅游服务平台，同时也可以为今后的项目开发积累经验。

问题背景： 假期到了，你打算制定一个假期旅行计划，连续游玩若干个城市，假设旅行中的交通成本与城市间的旅行距离成正比。同时，你需要携带一定的出游物品，这些物品有不同的体积和重要度，但是你的行李箱有一定的容量限制。为了使你的旅行更加愉快，你希望：  选择最佳的旅游路线，使得总旅行中的交通成本最低。  选择最佳的物品，使得在满足背包容量限制的情况下，重要度最大。 问题 1：旅游路线优化 任务描述：  设定若干个旅游城市（至少 10 个），并给出每个城市位置坐标。  建立旅行商问题（TSP）的数学模型，目标是找到一条路径，每个城市只访问一次，最终回到起点城市，并且使得总旅行交通成本最低。  采用遗传算法，使用 MATLAB 编程实现 TSP 的求解。 给出结果分析。 具体要求：  描述 TSP 的背景和重要性。  提供目标旅游城市的坐标位置，和单位距离的旅行交通成本，并解释数据来源（可以是虚拟数据，言之成理即可），以坐标值计算城市间的平面直线距离作为旅行距离。  建立 TSP 的数学模型，包括目标函数和约束条件。  编写 MATLAB 代码求解 TSP 问题（要求附上主要代

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

面向互联网智能旅游路线规划系统.docx

本文结合题目所给信息，利用相关数学知识，建立了有关风景区游览路线最优规划的数学模型，从问题一至问题四系统研究和解决了涉及游览路线最短、游览时间最长等最优规划问题。为建立好游览路线最优规划的模型，我们参考了TSP模型（即Travelling Salesman Problem）；通过对这一图论中最经典问题的研究，我们对TSP计算复杂性有了一定的了解，从而对该题所描述的数学物理情景有了更清晰的认识。为了能使该旅游景区能同时满足不同游客的游览需求，解决由此产生的时间或空间冲突，规避随机发生的不确定因素，我们在传统的TSP模型基础上根据实际问题找到约束条件及目标函数，利用二叉树方法进行遍历操作，以找到问题的最优解。 本文利用MATLAB R2016a编程，所有代码均能在MATLAB 2016a中正常运行。 关键词：旅游路线设计；TSP模型；最短游览路线；最长游览时间；遍历算法

蚁群算法与模拟退火算法对旅游路线问题的探究(附matlab程序).doc.doc

2018五一建模A题，附录有代码

北海旅游路线借鉴.pdf

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